import numpy as np
from sklearn import datasets

boston=datasets.load_boston()
X=boston.data#特征数据集
y=boston.target#标签数据集
#筛选满足某个条件的样本
X=X[y<50.0]
y=y[y<50.0]
#打印样本的个数和特征数
# print(X.shape)
#博士顿样本特征说明
print(boston.DESCR)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
#简历线性回归算法器
lin_reg=LinearRegression()
lin_reg.fit(X,y)#模型训练
#查看模型参数
print(lin_reg.coef_)
#模型参数排序
print(np.argsort(lin_reg.coef_))

print(boston.feature_names[np.argsort(lin_reg.coef_)])